SpringCloud Alibaba Sentinel 限流詳解

點贊再看，養成習慣，微信搜尋【牧小農】關注我獲取更多資訊，風裡雨裡，小農等你，很高興能夠成為你的朋友。
專案原始碼地址：公眾號回覆 sentinel，即可免費獲取原始碼

熔斷規則

在上一篇文章中我們講解了流控規則的使用和介紹Sentinel流控規則，今天我們給大家講解sentinel更多樣化的講解以及流量控制。

官方檔案：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html

在面對呼叫鏈路中不穩定的資源如何保證高可用？在微服務中一個服務通常會呼叫其他的模組，可能是服務內的某個應用也有可能是另外的一個遠端服務，資料庫或者其他API呼叫。比如我們在支付的時候會呼叫（某付寶、某信、某聯）提供的API，在查詢訂單我們會呼叫資料庫連線，這些依賴的服務有可能會存在系統不穩定的情況，如果依賴的服務出現了不穩定的情況，請求響應時間過長，執行緒資源產生堆積，可能最終會耗盡服務的資源，導致服務變的不可用，這個時候 熔斷降級 是保證服務高可用的重要措施之一。

如今的微服務都是分散式，有很多服務組成，不同服務之間互相呼叫，有著比較複雜的呼叫鏈路，在上面我們只是模擬繪畫了支付操作，在實際的鏈路呼叫過程中會有著放大效果，如果某一環不穩定，可能會形成 蝴蝶效應 最終導致整個鏈路響應時間過長，甚至不可用，所以如果當我們的服務出現 不穩定且沒有強依賴服務 呼叫的時，可以進行熔斷降級，暫時限制不穩定的呼叫，避免影響整體服務。

熔斷策略：

sentinel提供了三種熔斷策略

慢呼叫比例: 選擇以慢呼叫比例作為閾值，需要設定允許的慢呼叫RT(最大響應時間)，如果請求響應時間大於該值則認為慢呼叫，當統計時長內請求數大於最小請求數，且慢呼叫比例大於閾值，在熔斷時長內的請求會被自動熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求響應時間小於慢呼叫比例RT結束熔斷，否則再次熔斷。
異常比例： 當統計時長內請求數大於最小請求數，且異常比例大於設定的閾值，在熔斷時間內請求自動熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求成功，結束熔斷，否則再次熔斷，異常比例閾值範圍（0.0-1.0）代表百分比。
異常數： 當統計時長內異常數大於閾值，自動進行熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求成功，結束熔斷，否則再次熔斷。

熔斷狀態：

熔斷狀態	說明
OPEN	熔斷開啟，拒絕所有請求
HALF_OPEN	熔斷半開啟（恢復狀態），如果接下來請求成功結束熔斷，否則繼續熔斷
CLOSE	熔斷關閉，請求通過

熱點引數規則的核心屬性：

屬性(Field)	說明	預設值
resource	資源名(規則的作用物件 ) 必填
grade	熔斷策略(支援慢呼叫比例/異常比例/異常數策略) 必填	慢呼叫比例
count	慢呼叫比例模式下為慢呼叫臨界 RT（超出該值計為慢呼叫）；異常比例/異常數模式下為對應的閾值
timeWindow	熔斷時長，單位為 s
minRequestAmount	熔斷觸發的最小請求數，請求數小於該值時即使異常比率超出閾值也不會熔斷（1.7.0 引入）	5
statIntervalMs	統計時長（單位為 ms），如 60*1000 代表分鐘級（1.8.0 引入）	1000 ms
slowRatioThreshold	慢呼叫比例閾值，僅慢呼叫比例模式有效（1.8.0 引入）

熔斷策略 - 慢呼叫比例

選擇以慢呼叫比例作為閾值，需要設定允許的慢呼叫RT(最大響應時間)，如果請求響應時間大於該值則認為慢呼叫，當統計時長內請求數大於最小請求數，且慢呼叫比例大於閾值，在熔斷時長內的請求會被自動熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求響應時間小於慢呼叫比例RT結束熔斷，否則再次熔斷。

如果我們一秒鐘請求的數量大於5且RT(最大響應時間)大於我們設定的比例閾值的時候，觸發熔斷策略，比如我們有8個請求在一秒中進來，有5個慢呼叫，比例閾值設定為 0.1，這個時候我們滿足(QPS > 5 且 RT > 比例閾值)，進入下一步熔斷策略，觸發熔斷器。

熔斷器的內部使用的是斷路器，這個好比我們做核酸，本來一棟一棟下去做，如果服務或者檢測機器蹦了，通知你暫時不要下來，當機器恢復了，再通知你下來做，這個就類似我們的斷路器。

案例演示：

    @GetMapping("/fuse")
    public String fuse(){
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello fuse";
    }

設定我們的熔斷策略，如果QPS>5請求RT>250且大於比例閾值觸發熔斷

通過JMeter測試，1秒鐘發起10個執行緒請求，此時就會觸發熔斷效果，停止測試以後，10秒鐘恢復正常

當我們啟動執行緒之後，再去存取fuse介面，可以看到被熔斷了，那麼當我們停止執行緒之後，十秒之後去存取，就可以正常存取

熔斷策略 - 異常比例

當統計時長內請求數大於最小請求數，且異常比例大於設定的閾值，在熔斷時間內請求自動熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求成功，結束熔斷，否則再次熔斷，異常比例閾值範圍（0.0-1.0）代表百分比。異常降級僅僅只針對業務異常，對於sentinel本身的異常不生效。

測試：

    @GetMapping("/exptoin")
    public String exptoin(Integer id){
        if(id != null && id > 1){
            throw new RuntimeException("異常比例測試");
        }
        return "exptoin test";
    }

接下來我們用JMeter進行測試，設定Http請求地址:http://localhost:8006/exptoin?id=5 當啟動JMeter的時候，會觸發熔斷，這個時候我們1秒鐘傳送10個請求超過了最小請求數，同事超過了閾值，滿足兩個條件，當熔斷時間結束以後恢復正常

熔斷策略 - 異常數

當統計時長內異常數大於閾值，自動進行熔斷，超過熔斷時長進入半恢復狀態（HALF_OPEN），如果下一個請求成功，結束熔斷，否則再次熔斷。

測試程式碼：

    @GetMapping("/exptoin/num")
    public String exptoinNum(Integer id){
        if(id != null && id > 1){
            throw new RuntimeException("異常數測試");
        }
        return "exptoinNum test";
    }

設定異常數策略，當1秒鐘內請求超過5並且異常數大約5個的時候觸發熔斷

熱點規則

官網檔案：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/parameter-flow-control.html

什麼是熱點規則？熱點我們很好理解，就是很火的東西在程式中可以理解成頻繁存取的資料，那麼有時候我們系統通緝你某個熱點資料中存取頻次最高的前幾個資料對其進行限制存取。

例如在秒殺系統中，某一款商品或者某幾款商品，要定點秒殺，我們可以以商品ID為引數，在一定時間內對其進行限流

又或者如果某一個使用者頻繁的去存取我們系統，我們也可以針對於使用者ID或者IP進行限制。

熱點規則會統計入參引數中的熱點資料，根據設定的限流閾值和模式，對啟動的熱點資料進行限流也就是流量控制。

在上圖中我們攜帶了是三個引數（axb\abc\xs）等，我們在sentinel中設定熱點限流，我們設定的QPS為5，注意：該模式只支援QPS限制，如果我們的axb引數，命中了我們的規則，那麼該請求攜帶的引數就會被限流。

在使用熱點規則的時候，我們需要配合對應的@SentinelResource註解進行使用，才能夠達到更加細粒度的流控規則。

@SentinelResource

value：代表資源名稱，必填，通過name找到對應的規則
blockHandler： blockHandler 對應處理 BlockException 的方法名稱，可選項，存取範圍為public，返回型別需要和原方法匹配，並且在最後一需要新增BlockException型別的引數

測試程式碼：

    @GetMapping("/hotTest")
    @SentinelResource(value = "hotTest")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "v1",required = false) String v1,
                             @RequestParam(value = "v2",required = false)String v2){
        return "熱點規則 -  熱點：";
    }

在這裡我們要注意，我們需要設定的是不帶斜槓的資源名稱，這個才是我們需要設定的專案

這個時候我們傳入引數 http://localhost:8006/hotTest?v1，不停的重新整理瀏覽器，這個時候會超過閾值，那麼下面就會出現限流

但是，這個報錯資訊不是很友好，一般人根本不知道啥意思，我們可以使用@SentinelResource註解提供的另外一個引數blockHandler，這個引數是可以指定當出現異常時的處理方法，操作如下：

    @GetMapping("/hotTest")
    @SentinelResource(value = "hotTest",blockHandler = "handler_hot")
    public String testHotKey(@RequestParam(value = "v1",required = false) String v1,
                             @RequestParam(value = "v2",required = false)String v2){

        if("5".equals(v1)){
            throw new RuntimeException("報告有bug!!!");
        }
        return "熱點規則 -  熱點：";
    }
    
     //處理異常方法，方法簽名要和對應的介面方法保持一致
    public String handler_hot(String v1, String v2, BlockException exception){
        return "請求過於頻繁，請稍後再試.....";
    }

重新新增熱點規則後，再去頻繁的去存取，效果如下：